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Docker创始人的新产品Dagger好用吗?

首先说下个人观点:Dagger 非常好用,特别是对于开发人员来说,但是需要懂 CUE 这么语言,所以有一定门槛,但是目前来说还不是一个颠覆性的 DevOps 产品。 近日,Docker 创始人 Solomon Hykes 对外宣布推出全新产品 Dagger,Dagger 是一个全新的 DevOps 平台,目的是为开发者解决 DevOps 流程上的一些问题。目前 Dagger 已经获得 2000 万 A 轮融资,本轮融资由 Redpoint Ventures 领投,GitHub 前 CEO Nat Fireman、Red Hat 前 CTO Brian Stevens 、Reddit 前 CEO Ellan Pao 等大佬参投。 Dagger 要帮助 DevOps 开发者将 CI/CD 流水线编写成 CUE 中的声明性模型,以此为基础,开发者可以描述自己的流水线、并将其中各个环节进行对接,同时全部以纯代码形式实现。 安装 如果你是 macOS 系统,并且安装了 Homebrew,那么可以使用下面的命令来一键安装dagger: ☸➜brewinstalldagger/tap/dagger ...

AIOps做根因定位靠不靠谱?

文章来源于微信公众号“成哥的世界”,作者:王晓征、赵成 昨晚跟浙江移动晓征总畅谈很久,从狭义AIOps做根因分析引出,聊了AIOps的作用,跟SRE的关系,实践的总结,有很多共鸣,也碰撞出很多有意思的观点。 结合晓征总整理的,和我记录的,形成一篇文章,算是抛砖引玉,在AIOps经历了几年实践的基础上,再次探讨下AIOps这个话题。 以下是正文: 和兄弟们和以及江湖上的专家研讨了一番,居然哭笑不得地得出一个初步结论,抛抛砖:狭义上的AIOps存在严重泡沫。 几个观点: 第一、靠AIOps做根因定位靠不靠谱? AI无论基于机器学习还是深度学习,都依赖于大量的数据。但运维场景往往需要从一次故障中汲取改进的力量,而这个是典型的小数据量建模,需要大量的常识、经验,需要用到归纳和演绎能力,而这些恰恰是人类的优势,现阶段的AI还难以支撑。 所以,实践中,在故障时,再依赖什么AIOps做根因定位,实践中没有成功过。原因也不难理解,因为每次故障的原因,都会跟之前不同,让AI去识别一个从来没见过的故障,也基本不太可能。 举个例子,如果让AI从图片中识别出一只猫?但是你从来没有给AI算法足够的猫的图片样本去...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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